KK妇女儿童医院(KKH)和新加坡国立大学(NUS)工程学院进行的一项研究表明，全球首个新型的以人工智能(AI)为动力的超声引导的自动脊柱界标识别系统uSINETM可以改善患者通过提高脊椎麻醉过程中首次插入针头的准确性和成功率来进行护理。

由KKH领导，与国大电气与计算机工程系uSINETM的研究人员合作是一项使用超声成像和AI自动识别脊柱插入水平和中线的新颖技术，因此在脊柱麻醉过程中涉及的脊柱针插入可以更精确，并且需要更少的尝试。使用专有的机器学习算法，uSINETM在超声扫描过程中会自动识别解剖标志，并在发现正确的位置和正确的角度时实时通知麻醉师。

由KKH领导的临床研究使用从uSINETM获得的标志物评价了脊柱麻醉的首次成功率。该研究涉及100位在2016年5月至2017年5月间在KKH接受脊髓麻醉以进行外科手术的女性。使用uSINETM，在脊髓麻醉过程中首次尝试插入针头的成功率很高，为92%。

通过将针头放在椎骨之间并将药物注射到硬膜外或脊髓间隙中来执行神经轴麻醉程序。这些用于外科手术，例如剖腹产，分娩硬膜外镇痛和一些妇科手术。在美利坚合众国，每年进行超过140万例剖宫产和700,000例硬膜外手术。

精确的针头插入将改善麻醉质量，并减少并发症，例如由于神经刺激而引起的皮肤异常感觉(如刺痛或刺痛(感觉异常))以及脊柱组织内的血液收集(脊髓血肿)。

脊柱麻醉涉及将局部麻醉剂输送到脊柱管周围的液体空间中。通常，医生用他的手来手动识别脊柱针插入的界标。由于其复杂性，这需要对解剖学和技能有充分的了解，并且在肥胖，脊柱异常或先前进行过脊柱手术的患者中变得更具挑战性。针头放置困难可能导致更高的并发症发生率，例如多次尝试，麻醉失败或神经系统损伤。

出版的研究报告的资深作者，KKH妇女麻醉学系主任兼高级顾问Sng Ban Leong副教授说：“在世界范围内，我们知道神经麻醉用于许多妇产科手术，因此是最大的妇产科医院。在新加坡，我们要改善我们的病人护理在这一领域，并uSINETM将有助于实现这一点。uSINETM不仅减少了与多针插入相关的焦虑，不适和疼痛，这也减少了与之相关的并发症。此外，这种新型的AI驱动系统在培训专门从事麻醉的医生以更好地识别正确的脊柱标志物方面也发挥着重要作用。”